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シニアデータサイエンティスト⏊大規模データを用いた事業貢献をリード

シニアデータサイエンティスト
Mid-career

on 2025-01-23

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シニアデータサイエンティスト⏊大規模データを用いた事業貢献をリード

Mid-career
Mid-career

Shunsuke Iwamoto

野田大阪大学大学院理学研究科卒業。2016年に株式会社フロムスクラッチ(現:株式会社データX)に入社。エンジニアとしてデータマーケティングのプロダクト開発へ従事。2020年に株式会社ワンキャリアへ入社。エンジニアリングマネージャーとしてプロダクト開発、開発組織のマネジメントを実施。2022年に執行役員VPoEに就任。 「ONE CAREER CLOUD」の事業部長として事業開発を進めながら、VPoEとして技術開発組織全体のマネジメントを担当。

Rento Ezoe

東京大学法学部卒業。2社のITベンチャーを経験したのち、ワンキャリアへ入社。エンジニアリングマネージャーとして「ONE CAREER CLOUD」の開発リードおよびメンバーマネジメント、社内における技術力向上施策の施策の推進を担当。個人としてはOSSの取り組みを積極的に実施。Rustにコントリビュートしている。

長谷川 剛史

株式会社ワンキャリア's members

野田大阪大学大学院理学研究科卒業。2016年に株式会社フロムスクラッチ(現:株式会社データX)に入社。エンジニアとしてデータマーケティングのプロダクト開発へ従事。2020年に株式会社ワンキャリアへ入社。エンジニアリングマネージャーとしてプロダクト開発、開発組織のマネジメントを実施。2022年に執行役員VPoEに就任。 「ONE CAREER CLOUD」の事業部長として事業開発を進めながら、VPoEとして技術開発組織全体のマネジメントを担当。

What we do

私たちワンキャリアは「人の数だけ、キャリアをつくる。」をミッションに掲げ、個人・企業が仕事選びに関するあらゆるデータを利用できるプラットフォームとして3つのサービスを展開しております。 はじめてのキャリアを選ぶ、就活サイト「ONE CAREER」 次のキャリアが見える、転職サイト「ONE CAREER PLUS」 採用活動のDX(デジタルトランスフォーメーション)推進を支援する「ONE CAREER CLOUD」 多くの人にとって仕事は人生で最も時間を投資する対象であるにも関わらず、仕事選びに関しては意思決定の基準となるようなデータが少なく、いまだに就職してから後悔する人が後を絶たない状況です。 私たちは、すべての個人のキャリアに向き合い、キャリアデータを結集し、多様化する世の中において採用マーケットをアップデートしていきます。
新卒採用マーケットにおけるデータプラットフォーム「ONE CAREER」をWEBサイトとスマホアプリで展開しています。
オンライン企業研究イベントをコロナ禍で開催し、国内最大規模で展開しています。
各会議室にもデザインと機能性を重視しています
ソファーやボックス席がある、カフェ風のおしゃれなオフィスです!
平均年齢29歳。若いメンバーが切磋琢磨しています。
2020年春に渋谷桜丘の新オフィスへ移転しました!

What we do

新卒採用マーケットにおけるデータプラットフォーム「ONE CAREER」をWEBサイトとスマホアプリで展開しています。

オンライン企業研究イベントをコロナ禍で開催し、国内最大規模で展開しています。

私たちワンキャリアは「人の数だけ、キャリアをつくる。」をミッションに掲げ、個人・企業が仕事選びに関するあらゆるデータを利用できるプラットフォームとして3つのサービスを展開しております。 はじめてのキャリアを選ぶ、就活サイト「ONE CAREER」 次のキャリアが見える、転職サイト「ONE CAREER PLUS」 採用活動のDX(デジタルトランスフォーメーション)推進を支援する「ONE CAREER CLOUD」 多くの人にとって仕事は人生で最も時間を投資する対象であるにも関わらず、仕事選びに関しては意思決定の基準となるようなデータが少なく、いまだに就職してから後悔する人が後を絶たない状況です。 私たちは、すべての個人のキャリアに向き合い、キャリアデータを結集し、多様化する世の中において採用マーケットをアップデートしていきます。

Why we do

平均年齢29歳。若いメンバーが切磋琢磨しています。

2020年春に渋谷桜丘の新オフィスへ移転しました!

【キャリアデータプラットフォームの提供でキャリア選択に寄り添う】 高齢化が進み労働人口が減り続ける今、一人ひとりがしっかりと自分に合った仕事に出会えることが、今まで以上に求められています。 そのため私たちワンキャリアでは、仕事選びに寄り添うためのさまざまな取り組みをしています。 例えば、今までは複数箇所から入手する必要があった就職の意思決定に必要なデータを、たった1ヵ所でまとめて得ることができたり。 これまで公開されてこなかった生の貴重な就職活動の体験談を見ることができたり。 人生のなかでとても大きな決断事項である仕事選びだからこそ、 私たちはその意思決定に役立つデータをわかりやすく提供していきます。 私たちの強みは、新卒採用を中心とする若年層採用マーケットと、そこで獲得したデータベースを活かした事業展開。 ワンキャリアはこれからも、世の中の仕事選びに情報提供で寄り添い続けます。

How we do

各会議室にもデザインと機能性を重視しています

ソファーやボックス席がある、カフェ風のおしゃれなオフィスです!

【創業5年で国内最大級の就活クチコミサービスへと急成長を実現】 ミッション実現に向け、これまで5年の歳月をかけて徹底してHRマーケットのデータを集めてきました。起点となる新卒採用領域から事業をスタートし、今では1万社以上の企業の採用手法や選考プロセスに関するデータを公開。 ブラックボックスだった市場が今まさにオープンになりつつあり、少しずつ結果が出るようになってきました。 ・上位校学生の95%以上が会員登録。学生から「利用率」「使いやすさ」でNo.1に選出(NewsPicks調べ) ・国内時価総額TOP100社の約50%とお取引。また、外資トップ企業/急成長ベンチャー企業の採用も支援。 「就活サイト」のイメージを持たれている方が多い一方で、企業人事向けのSaaS事業や、長期的なキャリア形成をサポートする転職サービス「ONE CAREER PLUS」も展開しております。 ◆取引先企業(一部抜粋) 三菱商事、三井物産、伊藤忠商事、住友商事、丸紅、ボストン コンサルティング グループ、ベイン・アンド・カンパニー、野村総合研究所、モルガン・スタンレー、メリルリンチ日本証券、J.P.モルガン、野村證券、東京海上日動火災保険、P&G Japan、ユニリーバ・ジャパン、日本ロレアル、ネスレ日本、電通、博報堂、トヨタ自動車、Google Inc.、JT、リクルートホールディングス、財務省、外務省、経済産業省、サントリー、キリン、ソフトバンク、日本マイクロソフト、アマゾンジャパン、ディー・エヌ・エー、サイバーエージェント、三菱地所、三井不動産、JR東海、日本郵船、関西電力、大阪ガス、他 ※敬称略 ワンキャリアには、世界有数の外資系消費財メーカーにてマーケティング・経営企画を経た創業者の宮下をはじめ、BCGやGoogle、ネスレなどのグローバルトップ企業や、戦略コンサル・ITベンチャー・大手金融機関・マスコミなど様々なバックグラウンドで経験を積んだメンバーが集まっています。 仕事選びの意思決定やキャリアの設計はもっとクリエイティブであるべきであり、そのためにデータがさらにオープンである必要があります。 これからの事業成長に向け、今の我々だけでは成し遂げられない課題をともに乗り越えていく仲間を探しています。

As a new team member

■仕事概要 【役割】 - ビジネス課題ヒアリングおよび要件定義のリード - 高度な機械学習手法を用いたモデル開発・精度改善 - MLOps環境を整備し、モデルの安定稼働および継続的改善を推進 - チーム内外への知見共有・技術的リーダーシップ発揮 【採用背景】 - リソース観点:既存のデータサイエンス/アナリティクスチームが保有する人員では、新規プロジェクト(ユーザー行動予測モデルなど)の増加に対して、分析・モデル開発・運用フェーズまでの一貫した対応が困難になっているため。 - ケイパビリティ観点:直近のAIの発展を鑑みるに、機械学習モデルの高度化(深層学習モデル、時系列予測など)やMLOpsプロセスの構築、ビジネスサイドとの密接な連携によるアクショナブルなインサイト創出など、上級レベルのデータサイエンス能力を補強する必要があるため。 ※業務内容 変更の範囲:全ての業務への配置転換の可能性あり ■具体的な業務 ・ビジネス目標に直結するデータサイエンスプロジェクトのリード。特に大規模データを用いた予測モデル・推奨モデルの開発・改善を主導し、結果をサービス改善・プロダクト戦略に反映させる役割を担っていただきます。 ・誰に:社内のプロダクトマネージャー、マーケティング、営業、経営層 ・誰と:データエンジニア、MLエンジニア、データアナリスト、デザイナー ・何を:ユーザー行動予測モデル、レコメンドエンジン、KPIダッシュボードの作成 ・どのように:データ取得~前処理~特徴量エンジニアリング~モデル開発~評価~ABテスト~本番運用まで、アジャイル的な手法で進行し、クラウド環境(GCP)やMLOpsツールチェーンを活用しながら短いサイクルでモデルを改善 ■このポジションにおける組織の現状 データチームは設立して1年足らずの少数精鋭6名チームです。(マネージャー含む) 役割毎にチームを分けておらずサイエンス/アナリスト/エンジニアリングそれぞれ領域を染み出して流動的に対応している状況です。 ■仕事のやりがい ・研究開発からプロダクトへの組み込み、その後の改善・効果検証まで、データチーム単体で完結するケイパビリティがあり、高速な実験が可能。 ・チーム内には優秀な若手データサイエンティストやデータエンジニアが在籍しており、日頃から刺激を受けやすい。 ・海外論文や最新手法を取り入れようとするカルチャーがあり、定期的な勉強会・輪読会がある。 ・単なるモデル構築に留まらず、戦略立案から運用改善まで、一気通貫でプロダクト価値向上に貢献できる。 ・経営陣との距離が近く、自らのアウトプットがビジネス成果に反映されやすい。むしろ、ビジネス成果に反映させることを求められる。 ■必須条件 ・機械学習モデル開発における3年以上の実務経験(Python、R、SQLによる分析とモデル実装経験) ・深層学習(TensorFlow、PyTorch)や時系列解析、教師なし学習を含む多様なモデリング手法の知見 ・大規模データ処理基盤(BigQueryなど)での分析経験 ・ビジネス部門との折衝・要件定義、およびモデル成果の可視化・レポートスキル ・モデル構築や分析結果を事業KPIへ繋げ成果を出した経験 ■歓迎条件 ・MLOps環境構築(Kubeflow、MLflow、SageMaker Pipelinesなど)経験 ・データガバナンス、データ品質管理プロセスへの深い理解 ・ドメイン特化型モデル(例:EC、サプライチェーン、金融、HRなど)での成功実績 ・チームメンバーのメンタリング、テックリード経験 ■技術スタック・主な使用ツール ・言語:Python、SQL ・インフラ:AWS、GCP ・分析・可視化:Tableau、Redashなど
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